ＬＬＭＯｐｓ 本番環境における大規模言語モデル運用ガイド
発売日：2026年5月
- ページ数
- ２６８ｐ
- ISBN
- 978-4-8144-0160-4
- 著者情報
- アーリアン，アビ（アーリアン，アビ）（Ａｒｙａｎ，Ａｂｉ）
Ａｂｉｄｅ ＡＩ（ｈｔｔｐｓ：／／ａｂｉｄｅａｉ．ｃｏｍ）の創設者であり、本番環境向けのＭＬシステムを構築してきた約１０年の経験を持つ機械学習研究エンジニア。数学を専攻し、以前はＪｕｄｅａ Ｐｅａｒｌ博士の指導のもとＵＣＬＡのＣｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｌａｂで客員研究員として、知能エージェントの開発に注力していた。ＡｕｔｏＭＬ、マルチエージェントシステム、大規模言語モデルに関する研究論文を執筆し、ＮｅｕｒＩＰＳ、Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ（ＡＣＬ）、Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（ＥＭＮＬＰ）、Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ（ＡＡＢＩ）といった主要な研究会議やワークショップで積極的に査読者を務めている。現在は、ＡＩエージェントにおける反射知能、マルチエージェントシステム向けの分散自己修復プロトコル、超大規模ＡＩシステム向けのＧＰＵエンジニアリングの研究をさらに推進している
嶋田 健志（シマダ タケシ）
主にＷｅｂシステムの開発に携わるフリーランスのエンジニア
新井 翔太（アライ ショウタ）
保険業界向けＳａａＳを手がける株式会社ｈｏｋａｎ所属のＷｅｂエンジニア
セブン-イレブン受取り(送料無料)
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
宅配（送料¥550税込）
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
交通状況・天候の影響や注文が集中した場合等、お届けにお時間をいただく場合がございます。
商品説明
大規模言語モデルでは、従来のルールやＭＬＯｐｓが通用せず、ハルシネーションやセキュリティ崩壊、モニタリング不全など未知の課題が発生します。本書はＬＬＭＯｐｓの実践ガイドとして、評価・ガバナンス・監査の設定、ＲＡＧやエージェント運用の整理、パフォーマンス監視、コスト効率の高いインフラ拡張まで、本番環境においてＬＬＭを安定的に稼働させる方法を解説します。
現場で生きるLLM導入・運用・活用ガイド！
大規模言語モデルでは、従来のルールやMLOpsが通用せず、ハルシネーションやセキュリティ崩壊、モニタリング不全など未知の課題が発生します。本書はLLMOpsの実践ガイドとして、評価・ガバナンス・監査の設定、RAGやエージェント運用の整理、パフォーマンス監視、コスト効率の高いインフラ拡張まで、本番環境においてLLMを安定的に稼働させる方法を解説します。
目次
１章 大規模言語モデル入門
２章 ＬＬＭＯｐｓ入門
３章 ＬＬＭベースアプリケーション
４章 ＬＬＭのためのデータエンジニアリング
５章 ＬＬＭベースアプリケーション向けモデルドメイン適応
６章 ＡＰＩファーストＬＬＭデプロイ
７章 ＬＬＭの評価
８章 ガバナンス：監視、プライバシー、セキュリティ
９章 スケーリング：ハードウェア、インフラ、リソース管理
１０章 ＬＬＭとＬＬＭＯｐｓの未来
商品詳細
- 出版社名
- オライリー・ジャパン
- サイズ
- ２４ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：ＬＬＭＯｐｓ
注意事項
- 本の帯に関して
- 帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。 - 版・表紙について
- 版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。
